package leetcode;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
 * <p>
 * 获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
 * 写入数据 put(key, value) - 如果密钥已经存在，则变更其数据值；如果密钥不存在，则插入该组「密钥/数据值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 * <p>
 *  
 * <p>
 * 进阶:
 * <p>
 * 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 *
 * @author MaoLin Wang
 * @date 2020/4/1319:59
 */
/*
     LRUCache cache = new LRUCache( 2 )/* 缓存容量 */

// cache.put(1, 1);
//  cache.put(2, 2);
// cache.get(1);       // 返回  1
// cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
// cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
// cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
// cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
// cache.get(3);       // 返回  3
// cache.get(4);       // 返回  4
//*/
public class _146LRU {
    private MyLRU cacahe;

    public _146LRU(int capacity) {
        cacahe = new MyLRU<Integer, Integer>(0.75f, true, capacity);
    }

    public int get(int key) {
        if (cacahe.containsKey(key)) {
            return (Integer) cacahe.get(key);
        }
        return -1;
    }

    public void put(int key, int value) {
        cacahe.put(key, value);
    }

    public static class MyLRU<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
        private int capacity;

        public MyLRU(float loadFactor, boolean accessOrder, int capacity) {
            super(capacity, loadFactor, accessOrder);
            this.capacity = capacity;
        }

        @Override
        protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
            return size() > capacity;
        }
    }
}

